欢迎金融科技工作者积极投稿！
投稿邮箱：newmedia@fcmag.com.cn
——金融电子化文 / 华夏银行信息科技部 李大伟 徐小芳 关杏元
NLP（自然语言处理）是人工智能领域的一个重要分支，应用非常广泛。近年来，金融行业特别是银行业也在很多业务上尝试使用NLP技术，特别是NLP文本智能。华夏银行深入开展应用研究，结合自身需求，构建了企业级的NLP文本智能开发部署平台，实施创新实践，在审计、运营管理、客服等领域落地了一批示范项目，探索出一条适合华夏银行的新技术应用创新路径，为银行同业快速转化研究成果和提升自主掌控能力提供了思路。
研究背景
1.需求现状
当前，华夏银行正如火如荼开展数字化转型升级，对AI的需求，表现非常强烈。大家普遍反映在现有的文本处理工作中存在非常多的痛点和难点，例如，在文本分类、归纳、提炼、校验审核、关键信息提取等工作中，主要依靠熟练和有经验的人在做，为此投入了大量的人力、耗费了大量的精力，但效率低、效果差。而且，在众多项目内部也存在大量文本分析处理的需求。经过探索研究，我们认为，NLP技术可以为这些需求提供较好的解决方案。
2.NLP文本智能简介
NLP文本智能就是利用计算机完成对文本中的字、词、句、篇章进行识别、分析、理解、生成等操作。NLP文本智能可帮助人们高效完成文本分类、归纳、提炼、校验审核、关键信息提取、搜索、翻译、自动问答等工作。
3.能力和应用现状
商业银行的NLP文本智能能力一般主要服务于客服相关场景。除此之外应用于智能客服外部业务和内部管理的案例较少。其功能和应用范围相对固定，对外输出拓展性不强。
因此，我们认为很有必要加强NLP文本智能应用研究，努力开拓NLP应用创新。应用研究
应用研究就是研究（技术）如何应用。一要研究技术是什么，原理是什么，做到“知其然，知其所以然”；二要研究怎么使用，方法是什么；三要研究应用场景是什么，怎么与具体的业务场景相结合。
1.原理、思路和方法的研究
“技术研究的深度决定应用水平的高度”。面对众多的NLP需求，华夏银行启动了NLP技术的应用研究工作，组织骨干力量着手研究、梳理、总结NLP核心技术原理、实现思路和主流方法。
NLP关键的技术点众多，包括分词、文本向量化、文本分类、聚类、文本相似度、关键词提取、知识图谱等。我们采用逐点突破的方式，一个一个啃骨头。比如分类问题，首先要搞清楚文本分类技术的基本原理和实现方法，其次要了解每种方法的优劣。文本分类技术包含许多不同的算法，如TextCNN、BERT、FastText、SVM、LSTM等，哪个效果更好，哪个更适合我们的需求，这就涉及到算法选择问题，需要结合具体需求和数据验证算法有效性、准确率、召回率等，通过一系列的指标对比综合衡量，最终选择相对最佳的算法。
目前，团队已完全自主掌控了文本分类、聚类、文本相似度、关键词提取等技术的应用方法。
2.前沿技术研究
自然语言处理技术发展日新月异，最新的算法、模型、方法、框架等应用效果不断提升，跟踪其前沿技术、掌握其应用方法非常必要。领先的技术，如ERNIE2.0、XLNET、BERT、FastText等算法和模型都是最近由百度、谷歌、Facebook等公司提出。经过研究，我们掌握了这些先进算法的基本原理和应用方法，结合我们的业务需求开展了实际应用，取得良好效果。
3.原型开发
原型开发实际上是一种快速确定需求的策略，是对用户的需求进行提取、求精，快速建立最终系统工作模型的方法。
就创新应用研究来看，原型开发有三个目的，一是验证技术的有效性、可用性；二是快速实现核心功能，进行效果展示，获取真实的客户体验；三是通过不断迭代优化，为最终产品的实现打下坚实基础。
针对文本搜索、文本分类、信息抽取有关的需求，我们均完成了原型开发，其实现效果获得业务部门的认可。打造平台
为满足应用场景快速落地和批量推广，进一步提升NLP文本智能应用安全性、稳定性、客户体验。在前期应用研究的基础上，华夏银行瞄准先进技术水平，组织创新资源，打造了共性关键技术支撑平台-企业级的NLP文本智能平台。
1.架构
系统整体架构如图1所示，NLP智能平台系统结构分为三层。
底层负责对NLP算法、数据、实验、模型、服务等进行统一的调度和资源管理，实现模型训练和服务部署。
中层为引擎层，包含多个专业领域的NLP功能模块，如自然语言理解和内容分析，未来可扩展对话管理、问答、搜索等偏上层的模块。
上层为应用层，针对具体需求进行定制化应用开发，如文本处理、智能搜索、舆情监控、对话系统等。
2.功能
作为NLP能力的核心，自然语言理解和内容分析引擎模块集合了文本分类、实体识别、聚类、自动摘要、关键词提取、相似文本、文本纠错等功能，能够完成最经典的几种文本分析任务。具体功能及适合的应用场景如图2所示。
3.特点
该平台是通用的一站式NLP文本智能开发工具，支持完整的模型全生命周期管理，支持服务的镜像导出，支持微服务部署，内置了丰富且先进的NLP算法仓库（关键算法达到39种），积木化的功能模块搭建，便于功能的进一步扩展。
该平台的建成，填补了华夏银行NLP文本智能开发部署平台的空白。创新实践
基于NLP文本智能平台及有关技术，我们在审计、运管、客服、贸易金融等领域均开展了创新实践，具体的任务或场景包括热点分析、相似文本、文本分类、关键信息提取。
1.热点分析
应用NLP技术（文本分类和文本聚类）实现柜面及运维相关系统中文本内容的智能分类、归纳、提炼，并进行热点可视化展示。热点分析建模的逻辑设计如图3所示。
热点分析建模，具体步骤一是通过对部分现有评论数据进行人工热点类别标注，可以获取训练数据和评估数据，并运用文本分析引擎训练分类模型；二是分类模型自动检测新生评论的类别，当业务范围出现变化，产生了新的评论类别时，可以将无法正确检测的评论数据投入分本分析引擎的聚类模型，进行无监督的标签聚类；三是通过挑选有意义的类别和相应的评论数据汇入原始训练数据，可以进行分类模型的训练更新，以发现新的热点。
2.相似文本
相似文本是NLP应用领域的一个经典问题，也是贯穿智能客服离线、在线和运营等几乎所有环节最核心的技术，广泛应用于搜索、推荐、对话等领域。我们对所有的文本建立了向量库，然后使用待搜索文本的向量与向量库中的向量进行匹配检索，计算文本相似度，最后统计输出相似度最高的几个文本向量。
我们应用相似文本技术实现了生产支持的智能审单、审计问题的智能定性、合同文本风险条款智能识别、审核比对等需求。
3.文本分类
文本分类是NLP技术所能解决的最经典、最重要、最基本的任务类型之一。文本分类建模的实现过程包括分词、文本向量化、算法选择、建立训练网络、训练生成模型等步骤。
我们利用NLP平台提供的文本分类功能完成了客服投诉工单、生产事件的多维度智能分类和模型自迭代更新。智能分类速度快，准确率高，稳定性强，有效减轻客服人员的工作负担，生产支持工单审核时长缩短50%。应用效果获得业务部门的一致好评。
4.关键信息提取
关键信息提取包括实体识别、关键词提取等技术。其中实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，包括实体类（如人名、地名、机构名、专有名词等）、时间类（如成立日期、开始时间、结束时间、生效日期、签署日期等）、数字类（如金额、年龄、总价、数量等），实现过程的第一步是识别出实体词边界（位置信息），第二步是识别出实体的类型。实现方法包括基于正则规则和基于机器学习。
在合同审核场景中，我们通过NLP实体识别和关键字管理实现了合同文本中关键信息快速定位和提取，辅助业务人员比对审核，在确保审核准确度的前提下，大幅提升审核效率。
目前，我们针对热点分析、相似文本、文本分类、关键信息提取4类问题分别形成了解决方案，针对类似的需求我们可做到快速复制、批量推广。总 结
以需求为导向，我们按照应用研究（原理、思路、方案、原型开发）、打造平台、创新实践、批量推广逐渐演进的技术路线（详见图4）开展了NLP文本智能应用探索，在关键领域、关键环节实现突破，投产数十个模型和服务，取得了初步成效。应该说，我们找到了一条行之有效的路径，可以为业界其他新技术应用创新提供借鉴。
下一步，我们一方面将扩大NLP技术的应用范围；另一方面考虑进一步扩充NLP功能，提升NLP能力，比如增加知识图谱模块，为开展风控、搜索、舆论分析、反欺诈、知识推理等应用实践提供技术支撑；再一方面要实现多技术融合，比如在合同审核中增加OCR技术，实现图片到文字的自动转化，进一步提高合同审核的数字化和智能化水平。
《金融电子化》新媒体部：主任 / 邝源 编辑 / 傅甜甜 潘婧
暂无评论内容